ClickHouse概述

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ClickHouse是什么

ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的列式存储数据库（DBMS），使用 C++ 语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。

ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHouse，简称ClickHouse

• ClickHouse是一个完全的列式数据库管理系统，允许在运行时创建表和数据库，加载数据和运行查询，而无需重新配置和重新启动服务器，支持线性扩展，简单方便，高可靠性，容错。

• ClickHouse在大数据领域没有走 Hadoop 生态，而是采用 Local attached storage 作为存储，这样整个 IO 可能就没有 Hadoop 那一套的局限。

• ClickHouse的系统在生产环境中可以应用到比较大的规模，因为它的线性扩展能力和可靠性保障能够原生支持 shard + replication 这种解决方案。它还提供了一些 SQL 直接接口，有比较丰富的原生 client。

• 还有就是ClickHouse比较快。

一些发展历程的了解：

同时，ClickHouse的社区是开源的，增长速度很快，社区也很活跃。

ClickHouse快的理由

上面收到了一点就是ClickHouse比较快，下方是官方的压测

下面是100M数据集的跑分结果：ClickHouse比Vertia快约5倍，比Hive快279倍，比My SQL 快801倍；虽然对不同的SQL查询，结果不完全一样，但是基本趋势是一致的。ClickHouse跑分有多块？举个例子：ClickHouse 1秒，Vertica 5.42秒，Hive 279秒；

下面的一些图表（来源某数据库对比网站），也可以证明ClickHouse在性能上的强大优势

• 单表查询

• 关联查询

该网站的对比结论：ClickHouse 和很多 OLAP 数据库一样，单表查询速度优于关联查询，而且 ClickHouse的两者差距更为明显。

什么是OLAP

• 百度百科

联机分析处理OLAP是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)，即共享多维信息的快速分析的特征。其中F是快速性(Fast)，指系统能在数秒内对用户的多数分析要求做出反应；A是可分析性(Analysis)，指用户无需编程就可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部 分，并以用户所希望的方式给出报告；M是多维性(Multi—dimensional)，指提供对数据分析的多维视图和分析；I是信息性(Information)，指能及时获得信息，并且管理大容量信息

ClickHouse的特点

列式存储

采用列式储存的好处：

• 对于列的聚合，计数，求和等统计操作原因优于行式存储。

• 由于某一列的数据类型都是相同的，针对于数据存储更容易进行数据压缩，每一列选择更优的数据压缩算法，大大提高了数据的压缩比重。

• 由于数据压缩比更好，一方面节省了磁盘空间，另一方面对于 cache 也有了更大的发挥空间

DBMS 的功能

几乎覆盖了标准SQL 的大部分语法，包括 DDL 和 DML，以及配套的各种函数，用户管理及权限管理，数据的备份与恢复。

多样化引擎

ClickHouse 和 MySQL 类似，把表级的存储引擎插件化，根据表的不同需求可以设定不同的存储引擎。目前包括合并树、日志、接口和其他四大类 20 多种引擎。

高吞吐写入能力

• ClickHouse 采用类LSM Tree 的结构，数据写入后定期在后台Compaction。

• 通过类LSM tree 的结构，ClickHouse 在数据导入时全部是顺序 append 写，写入后数据段不可更改，在后台compaction 时也是多个段merge sort 后顺序写回磁盘。

• 顺序写的特性，充分利用了磁盘的吞吐能力，即便在 HDD 上也有着优异的写入性能。

官方公开 benchmark 测试显示能够达到 50MB-200MB/s 的写入吞吐能力，按照每行100Byte 估算，大约相当于 50W-200W 条/s 的写入速度。

数据分区与线程级并行

ClickHouse 将数据划分为多个 partition，每个 partition 再进一步划分为多个 index granularity(索引粒度)，然后通过多个CPU 核心分别处理其中的一部分来实现并行数据处理。在这种设计下，单条 Query 就能利用整机所有CPU。极致的并行处理能力，极大的降低了查询延时。

所以，ClickHouse 即使对于大量数据的查询也能够化整为零平行处理。但是有一个弊端就是对于单条查询使用多 cpu，就不利于同时并发多条查询。所以对于高 qps 的查询业务， ClickHouse 并不是强项。

ClickHouse的应用

合适场景

ClickHouse属于OLAP，同时兼具SQL大部分语法，速度快，所以ClickHouse非常适用于BI领域，除此之外，还可以广泛应用于广告流量、Web、App流量、电信、金融、电子商务、信息安全、网络游戏、物联网等众多其他领域

不适合场景

ClickHouse作为一款高性能OLAP数据库，虽然足够优秀，但也不是万能的。我们不应该把它用于任何OLTP事务性操作的场景，因为它有以下几点不足。

• 不支持事务。

• 不擅长根据主键按行粒度进行查询（虽然支持），故不应该把ClickHouse当作Key-Value数据库使用。

• 不擅长按行删除数据（虽然支持）。

这些不足之处并不能视为ClickHouse的缺点，事实上其他同类高性能的OLAP数据库同样也不擅长上述的这些方面。因为对于一款OLAP数据库而言，上述这些能力并不是重点，只能说这是为了极致查询性能所做的权衡。

全文结束！